Diplomarbeiten


(Fachbereiche): Betriebswirtschaft - Branche Finanzen Bankwirtschaft / Kreditwirtschaft

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Titel Erstellung eines regelbasierten Fuzzy-Entscheidungssystems zur Bonitätsbeurteilung von Unternehmen bei einer Kreditversicherung
Untertitel
AutorIn Hubert Zygan
Seiten 91 Seiten
Hochschule Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH) Deutschland
Art der Arbeit Diplomarbeit
Abgabe 1996
Note 2
Preis 38,00 EUR (inkl. MwSt.)
Bestellnummer 91001397
Sprache Deutsch
Medien Papier / CD
Inhaltsangabe
Einleitung:

Bei der Allgemeinen Kreditversicherung AG werden monatlich etwa 50.000 Kreditentscheidungen getroffen und etwa 500.000 Limite überwacht. Ein solches Massengeschäft läßt sich nur zügig abarbeiten. wenn die Abläufe und Prozesse strukturiert sind und eine Unterstützung mit einer geeigneten EDV-Anlage gesichert ist. Der zweite Aspekt sind die Kosten, die im Rahmen der Kreditprüfung anfallen. Im Wettbewerb kann nur das Unternehmen bestehen. das seine Kostenstrukturen permanent verbessert. Daraus resultiert ein Zwang zur ständigen Rationalisierung und Automatisierung des Kreditprüfungsprozesses.

Dazu muß das EDV-gestützte IL-System zur automatischen Limitfestsetzung bessere Ergebnissse liefern, als es mit Hilfe des jetzigen COBOL-Programmoduls der Fall ist. Da die eingesetzten mathematisch-statistischen Methoden8 bei der Bonitätsprüfung keine besseren Ergebnisse liefern als die Kreditprüfer. muß sich das zu erstellende System an der Vorgehensweise der Kreditprüfer bei der Bonitätsprüfung orientieren. Somit würde eine Verbesserung des bestehenden Systems bedeuten, daß das zukünftige System ein ähnliches Entscheidungsverhalten wie die Kreditprüfer aufweisen muß.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein System zur automatischen Bonitätsbewertung erstellt werden. Ziel des zu erstellenden Systems ist es, die Arbeit der Kreditprüfer bei der Bonitätsprüfung nachzubilden. Dazu muß das zu erstellende System Wissen der Kreditprüfer, das in umgangssprachlicher Form vorliegt, verarbeiten können.

Dazu gehört die Verarbeitung linguistischer Unsicherheit. Unter linguistischer Unsicherheit wird die inhaltliche Unsicherheit oder Undefiniertheit unserer Sprache verstanden. Wörter wie 'durchschnittliche Ertragslage' oder 'gute Zahlungsweise' sind für die menschliche Kommunikation charakteristisch und meistens unproblematisch. Der Mensch besitzt die Fähigkeit, den jeweiligen Zusammenhang aus einer Vielzahl von Nebeninformationen, wie z. B. dem Zusammenhang, in dem ein Begriff benutzt wird, zu ergründen. Ein EDV-System hat diese Fähigkeiten nicht. Damit trotzdem eine Verarbeitung linguistischer Unsicherheit in einem EDV-gestützten System gelingen kann, muß es inhaltlich definiert werden.

Bei der Beobachtung der Arbeit der Kreditprüfer ist ein weiterer Aspekt aufgefallen, der in dem zu erstellenden System nachgebildet werden soll. Das System darf nicht sequentiell einzelne Merkmale eines Risikos betrachten. Vielmehr müssen mehrere Merkmale eines Unternehmens (Risiko) simultan betrachtet werden. Damit wird eine gegenseitige Kompensation einzelner Merkmale möglich. Eine Kompensation ist bei einer sequentiellen Vorgehensweise nicht möglich, da ein Merkmal, das Schwächen aufweist. nicht mehr durch ein nachfolgendes Merkmal mit einer sehr guten Ausprägung kompensiert werden kann. Das jetzige System unterbricht die Bonitätsprüfung an der Stelle, an der ein Merkmal nicht die gestellte Anforderung erreicht. Diese Vorgehensweise entspricht nicht der Arbeitsweise der Kreditprüfer.

Gang der Untersuchung:

In Kapitel 2 erfolgt eine Abgrenzung der Begriffe Kreditwürdigkeitsprüfung und Bonitätsbeürteilung. Darüber hinaus werden die Geschäftssparten einer Kreditversicherung vorgestellt.

Kapitel 3 stellt drei unterschiedliche Vorgehensweisen zur Bonitätsbeurteilung einander gegenüber: Verfahren per manueller Entscheidungshilfen, Verfahren auf der Grundlage von Vergangenheitsdaten und wissensbasierter Bonitätsbeurteilung. Die wissensbasierte Vorgehensweise zur Bonitätsbeurteilung wird in diesem Kapitel besonders ausführlich vorgestellt, da sie im Rahmen dieser Arbeit für die Erstellung eines automatischen Systems zur Bonitätsbeurteilung ausgewählt worden ist. Da das Wissen der Kreditprüfer größtenteils in linguistischen Beschreibungen vorliegt, die sich in verbal formulierten Regeln ausdrücken lassen, wurde im Rahmen dieser Arbeit ein regelbasiertes Fuzzy-System aufgebaut und das Konzept der linguistischen Variablen aus der Fuzzy Set Theorie angewendet.

Kapitel 4 beschreibt das erstellte regelbasierte Fuzzy-Entscheidungssystem zur Bonitätsbeurteilung. Ein Vergleich der Ergebnisse des erstellten Systems mit dem bisherigen IL-System erfolgt in Kapitel 5. Grundlage der Untersuchung war das von der Allgemeinen Kreditversicherung AG in Mainz zur Verfügung gestellte Zahlenmaterial.

In Kapitel 6 wird der gewählte Ansatz zur Bonitätsbeurteilung kritisch reflektiert. So dann wird dargestellt, welche Verbesserungen der in Kapitel 4 beschriebenen Vorgehensweise sinnvoll sind. Abschließend gibt Kapitel 7 eine Zusammenfassung der Arbeit und einen Ausblick auf weitere Entwicklungsmöglichkeiten.

Inhaltsverzeichnis:

Abbildungsverzeichnis 5
Tabellenverzeichnis 6
1. Einleitung 7
1.1 Ausgangssituation 8
1.2 Problemstellung 10
1.3 Zielsetzung 10
1.4 Aufbau der Arbeit 11
2. Bonitätsbeurteilung von Unternehmen durch Kreditversicherer 12
2.1 Begriffliche Darstellung der Kreditprüfung 12
2.2 Gegenstand der Kreditversicherung 13
2.3 Überblick über die Geschäftssparten einer Kreditversicherung 14
2.3.1 Kautionsversicherung 14
2.3.2 Vertrauensschadenversicherung 15
2.3.3 Delkredereversicherung 15
2.3.3.1 Investitionsgüterkreditversicherung 17
2.3.3.2 Konsumentenkreditversicherung 18
2.3.3.3 Warenkreditversicherung 18
2.3.3.4 Ausfuhrkreditversicherung 19
3. Vorstellung unterschiedlicher Vorgehensweisen zur Bonitätsbeurteilung 20
3.1 Manuelle Entscheidungshilfen 20
3.2 Verfahren auf der Basis von Vergangenheitsdaten 22
3.3 Wissensbasierte Vorgehensweise 24
3.3.1 Grundlagen wissensbasierter Systeme 25
3.3.2 Ansätze zur reinen Symbolverarbeitung 30
3.3.3 Ansätze zur Verarbeitung unsicheren Wissens 32
3.3.3.1 Grundlagen der Fuzzy Set Theorie 32
3.3.3.2 Abbildung des Verknüpfungverhaltens von Experten mit Hilfe von Fuzzy-Operatoren 39
3.3.3.3 Abbildung des Verknüpfungsverhaltens von Experten mit Hilfe von Fuzzy-Produktionsregeln 44
4. Beschreibung des erstellten regelbasierten Fuzzy-Systems 50
4.1 Auswahl eines geeigneten Ansatzes 50
4.2 Merkmalsauswahl und Wissensakquisition 50
4.3 Bildung eines Bewertungsmodells zur Bonitätsbeurteilung 52
4.4 Aufstellen einer Regelbasis 55
4.5 Implementation des Systems 60
5. Ergebnisse des erstellten Fuzzy-Systems mit Unternehmensdaten einer Kreditversicherung 63
6. Kritische Würdigung des erstellten Systems 68
7. Zusammenfassung und Ausblick 70
7.1 Zusammenfassung 70
7.2 Ausblick 71
Anhang 72
Literaturverzeichnis 80
Versicherung 87

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